普段はあまり漫画を読まないし、SF漫画なんて読んだこともあまりなかったのです。 しかし、先日ふと読んでみた漫画がめちゃくちゃ面白かったので、ここで紹介したいと思います。 それは『極黒のブリュンヒルデ』というSF漫画です。全18巻なのですが、2日間で読み切ってしまいました。（暇人！なんて言わないで…。） 極黒のブリュンヒルデ 1 (ヤングジャンプコミックス) posted with ヨメレバ 岡本 倫 集英社 2012-05-18 Amazon Kindle 楽天ブックス 『極黒のブリュンヒルデ』ってどんな漫画？ 岡本倫さんが描かれた漫画で、2012年から2016年にかけて集英社から発売されました。 簡単に内容をまとめると、「人体実験を行って魔法使いを作り上げる研究所から脱出してきた魔法使いたちと普通の男子高校生が、その魔法使いたちを殺しに来る刺客と戦って乗り越えていく話」です。 SF漫画で

今年の4月頃から人工知能、ディープラーニング（Deep Learning、深層学習）に興味を持ち始めました。そして、樹皮の写真から木の名前を当てる人工知能を作ってみました。 こちらの記事で詳しく書いています。 www.asanohatake.com 次のステップとして物体検出にチャレンジしたいと以前から思っていたものの、難しそうでなんとなく挑戦できないでいました。しかし、大学の授業が終わって夏休みになり、時間ができたので今こそ物体検出に取り組むタイミングだと思って勉強してみました。 シカを検出する人工知能を作るぞ！ さて、何を題材にして物体検出をしてみるかですが、「シカとイノシシを検出する」というテーマにしました。 近年、シカによる樹木の食害被害はかなり問題になっているので、シカを自動で検出できればシカの調査が効率的になるかなと思いました。（イノシシはそのついでです。） 地道な画像データの

ディープラーニング（Deep Learning、深層学習）を用いて樹皮の画像から樹種を同定しようという試みのまとめです。 全くのゼロからディープラーニングの勉強をした僕の奮闘記はこちら ・前編 【Deep Learning勉強編】僕はDeep Learningに魅せられて勉強を始めた ・後編 【Deep Learning実践編】ひたすら調べて自分でなんとか画像認識をしてみた 樹皮の画像で樹木の種類を特定したいと思った理由についてはこちら Deep Learningを用いて樹皮による樹種同定を行なおうと思ったわけ そしてこの記事では総まとめとして全体を振り返りたいと思います。 目的 Deep Learningによる画像認識で、樹皮画像からコナラとイチョウを見分ける。 ※コナラとイチョウを試料として用いた理由は、身近に生育していて写真を集めやすいことと、どちらの樹種も幹が縦に裂けていて樹皮画像